Inteligência artificial generativa: o processo de ensino-aprendizagem no ensino superior de tecnologia
O presente estudo investigou a influência potencial das ferramentas de inteligência artificial (IA) generativas, ChatGPT e Github Copilot, no processo de ensino-aprendizagem das instituições de ensino superior (IES), com objetivo de identificar e explorar oportunidades e desafios apresentados no uso...
| Autor: | |
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| Formato: | tesis de maestría |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2024 |
| País: | Brasil |
| Recursos: | Universidade de São Paulo (USP) |
| Repositorio: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP |
| Idioma: | portugués |
| OAI Identifier: | oai:teses.usp.br:tde-23012025-124616 |
| Acesso em linha: | https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/96/96132/tde-23012025-124616/ |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palavra-chave: | Artificial intelligence ChatGPT Copilot Ensino superior Ensino-aprendizagem Ensino-learning Generative artificial intelligence Higher education Inteligência artificial Inteligência artificial generativa |
| Resumo: | O presente estudo investigou a influência potencial das ferramentas de inteligência artificial (IA) generativas, ChatGPT e Github Copilot, no processo de ensino-aprendizagem das instituições de ensino superior (IES), com objetivo de identificar e explorar oportunidades e desafios apresentados no uso destas ferramentas, buscando capitalizar seu potencial para melhorar a preparação e retenção dos alunos. Para alcançar esse propósito, foram realizados estudos comparativos com grupos de alunos iniciantes, estagiários do setor de tecnologia, alocados em um projeto que simulou ambiente real. O estudo foi realizado seguindo um delineamento crossover 2x2 AB/BA, em que os grupos se alternaram entre a utilização e a não utilização da IA. A coleta de dados foi realizada por meio de provas para aferir o conhecimento dos alunos, questionários aplicados a clientes que avaliaram o produto desenvolvido, e a professores especialistas, que avaliaram a qualidade técnica e acadêmica dos artefatos. Os resultados indicaram que os grupos que utilizaram a IA obtiveram melhores avaliações nos artefatos produzidos, incluindo documentação e desenvolvimento de software, embora não tenham mostrado evolução nas notas das provas. O estudo também apresenta implicações práticas relevantes, destacando potenciais ganhos de produtividade com a integração de ferramentas de IA nas disciplinas técnicas e reforçando a necessidade de diretrizes de governança em instituições de ensino. As análises convidam a uma reflexão mais profunda sobre as novas competências requeridas e as formas de avaliação necessárias para a evolução do processo de ensino-aprendizagem. |
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